BD tooluniverse-gwas-finemapping
Идентифицирует и приоритизирует причинные варианты в локусах GWAS с помощью статистического тонкого картирования и прогнозов локус-на-ген. Вычисляет апостериорные вероятности для причинных вариантов, связывает варианты с генами с помощью прогнозов L2G, аннотирует функциональные последствия и предлагает стратегии валидации. Используйте, когда просят выполнить тонкое картирование локусов GWAS, приоритизировать причинные варианты, идентифицировать достоверные наборы или связать сигналы GWAS с причинными генами.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Identify and prioritize causal variants at GWAS loci using statistical…»
Identify and prioritize causal variants at GWAS loci using statistical fine-mapping and locus-to-gene predictions. Computes posterior probabilities for causal variants, links variants to genes via L2G predictions, annotates functional consequences, and suggests validation strategies. Use when asked to fine-map GWAS loci, prioritize causal variants, identify credible sets, or link GWAS signals to causal genes.
Идентифицирует и приоритизирует причинные варианты в локусах GWAS с помощью статистического тонкого картирования и прогнозов локус-на-ген.
Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 85Шаги. Шагов: 78, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2861 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 412 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 30 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 78 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.